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农村居民地空间分布具有独特的规律性和复杂性,Voronoi图在表达居民地分布特征方面有显著优势。针对当前空间聚类较少考虑实体方向关系的问题,基于Voronoi图提出一种顾及方向关系的农村居民地聚类方法。首先,构建距离约束的Voronoi图,并构建居民地实体间的Voronoi邻近图;然后,利用无向特征与有向特征来综合评价居民地实体间的聚集强度;最后,消除聚集强度小于阈值的实体对的邻近关系,得到聚类结果。采用浙江省宁波地区部分农村居民地数据进行实验,结果表明,所提方法能够有效聚类不同分布模式的居民地,聚类结果符合人的认知习惯。 相似文献
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提出了初始种子选取原则及其基于这个原则的“单连通最短路径图”的初始种子选择方法,能自动发现数据集种密度相对较大的区域,并根据预先设定的聚类数目自动获寥最优的初始种子集合。实验结果证明了该方法具有较高的正确性,有效提高了空间聚类效率。 相似文献
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空间聚类是GIS空间分析的主要内容之一,传统矢量空间聚类算法存在数据冗余、结果不直观等弊端,地图代数栅格距离变换结果图本身就蕴涵了空间客体之间的拓扑关系,通过提取距离变换结果图不同距离值的等距线,就可以实现基于最短欧氏距离的空间对象的聚类过程,本文通过算例试验证明,该算法简单、直观、合理。 相似文献
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为解决聚类数未知条件下面状地理实体的聚类问题,文中提出了一种基于聚类有效性函数的聚类方法。给出了适合面状地理实体k-中心点聚类算法的聚类有效性函数;将该有效性函数改写为适应度函数,设计了基于遗传算法的面状地理实体聚类算法。该算法在计算聚类数的同时能得到划分聚类结果。实验结果从一定程度上反映了数据集的结构信息特征。 相似文献
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基于聚类有效性函数的面状地理实体聚类 总被引:2,自引:0,他引:2
为解决聚类数未知条件下面状地理实体的聚类问题,文中提出了一种基于聚类有效性函数的聚类方法.给出了适合面状地理实体k-中心点聚类算法的聚类有效性函数;将该有效性函数改写为适应度函数,设计了基于遗传算法的面状地理实体聚类算法.该算法在计算聚类数的同时能得到划分聚类结果.实验结果从一定程度上反映了数据集的结构信息特征. 相似文献
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采用离差平方和的系统聚类方法,以安徽省马鞍山市为例,选取65岁及以上老年人口比重、0~14岁少儿人口比重、老少比、老年人口抚养系数等聚类指标,对马鞍山市的30个规划单元进行了Q型分类,得到了直观的聚类谱系图,指出了不同类中的年龄结构存在的明显差异并对此进行了分析。 相似文献
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超谱遥感图像快速聚类无损压缩算法 总被引:1,自引:0,他引:1
K-means聚类要求每个像素要和所有聚类中心求欧氏距离,当聚类数很多时,这是一个相当耗时的工作。改进的K—meam聚类算法根据历史聚类结果进行初始类分割,即节约初始聚类时间,又能使历史聚类过程中形成的类间稳定关系得以保持;类内像素只和相邻的聚类中心计算距离进行聚类,随着算法的迭代进行,大量类的状态基本固定,使得聚类速度不断加快。基于改进K-means聚类的无损压缩算法具有充分利用历史聚类成果和收敛速度快的特点,通过提高类内像素冗余度,最大限度消除谱间冗余和空间冗余。采用多次聚类压缩的结果预测最佳聚类数的方法,可实现最小熵无损压缩。通过和DPCM算法概率模型的熵值比较及实验数据的分析,验证了基于聚类无损压缩效率比不聚类无损压缩效果更优。 相似文献
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针对传统聚类算法在处理时空位置数据挖掘时面临的多维聚类问题,提出了动态加权聚类模型。该模型叠加利用经典k-均值和基于密度的DBSCAN聚类算法,通过计算最大轮廓系数确定合适的簇数目,按照划分初始簇类、识别和剔除噪声点、修正聚类簇中心点位置坐标3个步骤实现对大体量多维时空位置数据的聚类分析,提出了动态权重系数计算公式,优化了基于密度的DBSCAN聚类算法中相似度函数,并在Python3.7环境下以网络签到数据集实例仿真验算了该模型算法。实验结果表明,相较单一的传统聚类算法,该模型能综合利用多维非位置属性对时空位置数据点聚类,更合理界定聚类簇的归属数据点,对提升时空位置数据集聚类簇中数据点的聚类效果明显。 相似文献
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一种基于双重距离的空间聚类方法 总被引:10,自引:1,他引:9
传统聚类方法大都是基于空间位置或非空间属性的相似性来进行聚类,分裂了空间要素固有的二重特性,从而导致了许多实际应用中空间聚类结果难以同时满足空间位置毗邻和非空间属性相近。然而,兼顾两者特性的空间聚类方法又存在算法复杂、结果不确定以及不易扩展等问题。为此,本文通过引入直接可达和相连概念,提出了一种基于双重距离的空间聚类方法,并给出了基于双重距离空间聚类的算法,分析了算法的复杂度。通过实验进一步验证了基于双重距离空间聚类算法不仅能发现任意形状的类簇,而且具有很好的抗噪性。 相似文献
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基于MRF随机场和广义混合模型的遥感图像分级聚类 总被引:3,自引:0,他引:3
有限混合模型FM的分级聚类已广泛应用于不同领域,然而,它的计算复杂度与观测数据的平方成正比,因此,在海量数据方面的应用就受到了限制。另一方面,多光谱图像数据中同时包含有空间和光谱两类信息,但大多数基于像素的多光谱图像聚类方法,仅使用了其频谱信息而忽视了空间信息。本文提出了一种新的基于广义有限混合模型GFM的分级聚类方法,该算法把MRF随机场和GFM模型结合在一起,分类数可以通过PLIC准则自动确定。算法在执行过程中,采用K均值聚类方式获得过分类图像,分级聚类从过分类图像开始,代替原来从单点类开始的方式,这样可以方便获取GFM模型成分密度的初始参数。最后,采用由Gibbs采样器生成的仿真测试图对算法的精度进行了定量评价,通过与K均值聚类和FM聚类的比较说明了本文算法的优越性,同时用荷兰Flevoland农业地区的极化SAR图像验证了本文算法的有效性。 相似文献
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传统扫描统计方法在进行时空异常聚类模式挖掘时,受扫描窗口形状的限制,不能准确地获取聚类区域形状。提出一种改进的不规则形状时空异常聚类模式挖掘方法stAntScan。新方法基于26方位时空邻近单元格构建时空邻接矩阵,再对蚁群最优化扫描统计方法进行改进,使其能适应三维大数据量的时空区域扫描。模拟数据和真实微博签到数据的实验证明,stAntScan能有效地识别时空范围内的不规则形状异常聚类,并且准确性较经典的SaTScan方法高。 相似文献
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融合增强型模糊聚类遗传算法与ISODATA算法的遥感影像分类 总被引:1,自引:0,他引:1
针对ISODATA算法预设参数较多,其聚类中心与最优迭代数目很难预先准确设定,且在聚类时没有将影像自身特点充分考虑,对个体适应度函数重视不够的问题,本文提出一种融合增强型模糊聚类GA与ISODATA的聚类方法,对聚类原型矩阵进行编码,构造隶属度矩阵,解求个体适应度函数值,在影像特征空间中搜索得到样本全局收敛极值点。通过试验证明,该方法能避开随机初选值的敏感问题,避免聚类过程的随机性,使分类结果与实际情况更为接近,该算法精度优于传统的ISODATA算法与模糊聚类GA算法,提高了分类的精度,整体效果较好。 相似文献
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空间聚类应当同时满足空间位置邻近和属性相似,在此背景下,为满足空间邻近实体之间趋势性和不均匀性的属性聚类需求,提出一种基于图论和信息熵的空间聚类算法。该算法主要是在Delaunay三角网空间位置聚类基础上,通过引入信息熵,采用多元相似性度量方法以解决二元关系在属性聚类中的缺陷,同时基于"等概率最大熵"原则提出了一种局部参数度量方法,用于表达邻近目标间属性分布的局部变化信息。将本文方法与多约束聚类方法和DDBSC聚类方法进行对比分析,结果表明:(1)在属性空间分布不均的情况下,本文方法的聚类精度要高于多约束方法和DDBSC方法,尤其是当属性空间分布不均程度不断扩大时,DDBSC和多约束算法会将空间簇内的实体误判为噪声;(2)在对异常值的敏感性问题上,3类方法都能识别出异常值的位置,但DDBSC和多约束算法对异常值具有一定的敏感性,聚类结果会掩盖属性分布的趋势性,本文方法受异常值影响很小。通过模拟实验和实际算例可以发现,在保证空间邻近的基础上本文方法具有如下优势:第一,能反映实体属性在空间分布中的趋势性特征;第二,能满足属性空间分布不均匀;第三,对异常值具有良好的稳健性。 相似文献